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Ergebnisse für „DAX" in „Data Science & KI"
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Effiziente Datenverarbeitung im Fokus: komplexe SQL-Abfragen mit Window Functions, automatisierte Stored Procedures, optimierte ETL-Prozesse und Power-BI-Dashboards für stabile Analyse-Workflows.
BI-Analyst-Profil aus SQL-Datenbankarbeit, Power-BI-Reporting und Business-Analytics-Methoden für datenbasierte Unternehmensentscheidungen.
Power-BI-Weiterbildung von Datenimport über Power Query und Datenmodellierung bis zu interaktiven Dashboards - ohne Vorkenntnisse.
Breit angelegte Datenanalyse-Weiterbildung: SQL, Power BI, Web-Grundlagen und Einstieg ins maschinelle Lernen für den professionellen Einstieg.
Deep-Learning-Einstieg mit Fokus auf skalierbare Umsetzung: Datenaufbereitung mit SQL, automatisierte Pipelines und Modellarchitekturen, die sich in produktive Systeme integrieren lassen.
Deep-Learning-Kurs mit Schwerpunkt auf mehrschichtigen Netzarchitekturen: Convolutional und Recurrent Neural Networks für Bild- und Spracherkennung im Vergleich.
Deep-Learning-Kurs mit Fokus auf Optimierung: Hyperparameter-Tuning, Transfer Learning und statistische Analyseverfahren zur gezielten Verbesserung neuronaler Netzwerke.
Praxisorientierter Kurs zur Entwicklung von KI-Modellen: Datenpipelines, SQL-Aufbereitung, neuronale Netzwerke und deren Überführung in reale Anwendungen.
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Konzeptioneller Data-Science-Kurs: Wie werden Datenpipelines, Analysen und Machine-Learning-Modelle so gebaut, dass sie effizient, skalierbar und im echten Betrieb belastbar sind.
Umfassende Data-Scientist-Ausbildung: von SQL-Datenbankabfragen über explorative Analyse und Datenpipelines bis zu Power-BI-Visualisierung und Grundlagen des maschinellen Lernens mit Feature Engineering.
Einsteigerkurs in die Datenanalyse: Grundlagen der Datenmodellierung, SQL-Datenbankabfragen und Power-BI-Visualisierung als solides Fundament für den beruflichen Einstieg in datenorientierte Tätigkeiten.
Aufbaukurs für Data Analysts: fortgeschrittene Power-BI-Techniken, DAX- und M-Formeln, Dataflows sowie Datenmodellierung mit SQL und Python.
Fokuskurs auf die Datenaufbereitung für Reports: Bereinigung, Modellierung und Transformation mit SQL, Power Query und Python, mündend in Power-BI-Dashboards.
Data-Science-Weiterbildung mit Fokus auf automatisierte Datenpipelines, SQL, Power BI und Machine Learning für den beruflichen Einstieg ohne Vorkenntnisse.
Analytische Methoden für Data Scientists: explorative Datenanalyse, SQL, Power BI, Datenpipelines und Machine Learning mit Schwerpunkt auf statistischen Verfahren.
Datenvisualisierung mit Power BI kombiniert mit Prompt Engineering, Statistik-Grundlagen und Projektmanagement-Tools wie MS Project für datenbasierte Projekte.
Power BI mit Zusatzqualifikation Python und SQL: Datentransformation, relationale Datenbanken und Automatisierung kombiniert lernen.
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Fortgeschrittene Power-BI-Methoden: strukturiertes Informationsmanagement, SQL-Integration, Automatisierung und Performance-Tuning.
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Die gesamte Werkzeugkette der Datenanalyse: SQL-Datenmodellierung, Power-BI-Visualisierung, webbasierte Präsentation und Grundlagen des maschinellen Lernens.
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Fortgeschrittene SQL-Techniken (Joins, Window Functions, Indexierung) und DAX in Power BI für tiefgehende Business-Analysen und automatisierte Berichte.
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Datenanalyse für Analyst:innen auf zwei Ebenen: solide Grundlagen in SQL und Statistik, vertieft um Datenmodellierung, maschinelles Lernen und Power-BI-Visualisierung.
Deep-Learning-Modelle datenbasiert bewerten und optimieren: automatisierte Trainingsdaten-Pipelines, SQL-Analyse von Trainingsmetriken und Power-BI/DAX-Dashboards für Trainingsverlauf und Performance.
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